Negli ultimi anni, il Data Scientist è divenuto una figura strategica richiesta in numerosi settori. Ma quali sono le sue principali attività?
Dietro ogni insight che orienta un investimento, una modifica a una campagna di marketing o una previsione di vendita più accurata, spesso c’è un Data Scientist.
Data Scientist: una definizione
In termini semplici, il Data Scientist è colui che analizza grandi quantità di dati, spesso disordinati e non strutturati, per trovare pattern utili, previsioni attendibili o anomalie che meritano attenzione. Un buon Data Scientist è poi in grado di tradurre questi risultati in informazioni leggibili per il management e i decisori aziendali.
Questa figura lavora con linguaggi di programmazione come Python o R, usa database relazionali e NoSQL e costruisce modelli predittivi e sistemi di machine learning, per poi capire come i dati rilevati possono integrarsi alle strategie aziendali e ottimizzarle.
Dall’analisi descrittiva alla previsione: le principali attività
Le attività del Data Scientist possono essere suddivise in diversi livelli di analisi:
1. Analisi descrittiva: cosa è successo?
Si parte dai dati storici per ricostruire dinamiche passate: trend di vendita, comportamento degli utenti, performance di prodotto.
2. Analisi diagnostica: perché è successo?
Si cercano correlazioni, segmentazioni o cluster che aiutino a comprendere le cause dietro determinati fenomeni. Ad esempio, perché c’è stato un calo di engagement? Quali fattori hanno influenzato un picco di abbandoni?
3. Analisi predittiva: cosa succederà?
Con l’aiuto di algoritmi e modelli statistici, il Data Scientist costruisce scenari probabilistici. Vendite previste per il prossimo trimestre, probabilità di abbandono di un cliente, previsioni sulla domanda.
4. Analisi prescrittiva: cosa conviene fare?
Il Data Scientist, in questa fase, propone azioni concrete: ad esempio, quale offerta personalizzata dedicare a uno specifico segmento di clienti per massimizzare la retention.
Ovviamente, non tutte le aziende arrivano al quarto livello, ma anche solo fermarsi ai primi due può fare una grande differenza, soprattutto se si parte da una situazione in cui i dati sono poco utilizzati o disorganizzati.
Con chi si interfaccia il Data Scientist?
Un’idea erroneamente diffusa è quella che il Data Scientist lavori in solitaria, senza confrontarsi con gli altri reparti aziendali, ma in realtà il suo lavoro richiede una collaborazione costante con molte altre figure:
- il reparto marketing, per costruire modelli di segmentazione clienti;
- il team commerciale, per identificare lead più promettenti;
- l’area operations, per ottimizzare processi o risorse;
- la direzione, per supportare decisioni su investimenti o strategie.
Il Data Scientist guida il processo decisionale attraverso argomentazioni basate sui dati, valutando anche in quali situazioni non si hanno dati sufficienti per trarre una certa conclusione o identificando il margine d’errore delle previsioni, che deve sempre essere tenuto in considerazione.
In che ambiti aziendali interviene?
Vediamo ora alcuni esempi pratici di come e dove un Data Scientist può avere un impatto diretto sulle decisioni aziendali.
Strategia commerciale: scegliere dove puntare
Supponiamo che un’azienda voglia espandersi in nuovi mercati. Il Data Scientist può incrociare dati demografici, tendenze di consumo, abitudini digitali e performance di prodotti simili per suggerire le aree geografiche o i segmenti più promettenti. Oltre ad essere analizzati, i dati interni devono anche essere combinati con fonti esterne per costruire una mappa delle opportunità.
Ottimizzazione delle campagne di marketing
In questo caso l’intervento è spesso di natura operativa: dalla costruzione di modelli per la personalizzazione delle newsletter, alla previsione di conversione di un lead, fino alla valutazione di quale canale porta più valore nel lungo periodo. Il Data Scientist permette di spostare il marketing da un approccio basato sulle sensazioni a uno fondato su evidenze e test controllati.
Gestione delle scorte e logistica
In ambiti dove la supply chain è un fattore critico (es.retail, e-commerce, produzione), il Data Scientist può sviluppare modelli di previsione della domanda, riducendo il rischio di overstock o stockout. In collaborazione con chi gestisce il magazzino, può anche individuare inefficienze nei flussi o ottimizzare i percorsi di distribuzione.
Innovazione di prodotto
Sviluppare un nuovo prodotto o servizio implica quasi sempre un rischio, più o meno rilevante. Il Data Scientist può contribuire analizzando dati di utilizzo dei prodotti esistenti, feedback dei clienti, benchmark di mercato, aiutando il team R&D a prendere decisioni più informate e meno speculative.
Analisi del rischio
Che si tratti di credito, sicurezza informatica o della valutazione di scenari aziendali complessi, il Data Scientist costruisce modelli per stimare e mitigare i rischi. Anche in questo caso, il suo lavoro non riporta delle certezze o verità assolute, ma consente di calcolare le probabilità e prevedere dei possibili scenari.
Quando introdurre un Data Scientist in azienda?
Non tutte le aziende hanno bisogno di un Data Scientist full-time. In alcuni casi, soprattutto nelle fasi iniziali, può essere più efficace appoggiarsi a un team esterno o a una società di consulenza specializzata, per accedere a competenze avanzate senza dover investire subito in un’intera divisione dati.
Man mano che l’azienda cresce e i flussi di dati diventano più complessi e frequenti, diventa invece sensato costruire un team interno, magari affiancando Data Scientist a Data Analyst, ingegneri del dato e figure strategiche.
Non basta l’Intelligenza Artificiale?
Ci si potrebbe chiedere se, per svolgere le attività sopra descritte, non sia sufficiente implementare un apposito algoritmo basato sull’IA.
Molte piattaforme offrono strumenti “plug-and-play” per fare analisi predittiva, suggerire prodotti o automatizzare processi. Ma se mancano i dati giusti, se non c’è una struttura robusta alle spalle o se non si riesce a comprendere il significato dei risultati, quei tool rischiano di non portare alcun beneficio effettivo all’organizzazione, fornendo dati decontestualizzati.
Un Data Scientist non sostituisce questi strumenti, ma li integra, li adatta, e (soprattutto) li sa interpretare.
Quando i dati si possono tradurre in valore
La maggior parte delle aziende ha già molti dati a disposizione: vendite, customer care, marketing, logistica, persino email e feedback interni. Il problema è che spesso questi dati sono disorganizzati o inutilizzati. Per tale ragione è necessaria una persona in grado di metterli in ordine e trasformarli in leve decisionali, per non sprecarne il potenziale.
Sapere cosa fa un Data Scientist significa anche comprendere dove potrebbe fare la differenza nella propria realtà. Se vuoi capire come costruire una strategia data-driven partendo dalle tue esigenze, gli sviluppatori di Beehind possono aiutarti a valutare soluzioni su misura, anche con il supporto di professionisti esterni.
